PyTorch实现Fast-RCNN目标检测模型
使用coco数据集为例详细介绍Fast-RCNN模型训练过程，包括候选框筛选、骨干网络模型设计、损失函数设置、模型训练等步骤。通过IOU计算将候选框分类为正样本和负样本，利用ROIPooling方法将建议框映射到输出特征层，并使用交叉熵损失和回归损失进行训练。建议框最终输出分类和标注回归。
下载地址
用户评论
这个项目的复现流程清晰简明，能够帮助新手快速入门。
这个项目的代码规范良好，易于维护和扩展。